Uvod u pitanja i odgovore na Big Data intervjuu
Sve vrste podataka koje generiraju na internetu nazivaju se Big Data, preko stotina GB podataka putem Interneta se generira samo mrežnim aktivnostima. Aktivnosti na mreži, poput web aktivnosti, blogova, tekstualnih, video / audio datoteka, slika, e-pošte, aktivnosti na društvenim mrežama. Za velike podatke potrebni su specijalizirani sustavi i softverski alati za obradu svih nestrukturiranih podataka. Podaci koji se mogu dobiti iz ovih aktivnosti nazivaju se Veliki podaci. Big Data je u potpunosti širok i distribuira se putem interneta, pa su za obradu velikih podataka potrebni distribuirani sustavi i alati kako bi se iz njih izvukli podaci.
Slijedi nekoliko važnih pitanja u vezi s intervjuima Big Data za 2019. godinu:
Ako tražite posao koji je povezan s Big Data-om, trebate se pripremiti za pitanja o intervjuima za Big Data u 2019. godini. Iako je svaki intervju s velikim podacima različit, a opseg posla je također različit, možemo vam pomoći oko vrhunskih pitanja i odgovora za Big Data koji će vam pomoći da skoknete i postignete svoj uspjeh u razgovoru za Big Data.
Ova pitanja su podijeljena u dva dijela:
Dio 1 - Velika pitanja o intervjuu s podacima (osnovno)
Ovaj prvi dio pokriva osnovna pitanja i odgovore u vezi s velikim podacima
1. Što je značenje velikih podataka i kako se razlikuju?
Odgovor:
Veliki podaci su izraz koji predstavlja sve vrste podataka generiranih na internetu. Na Internetu preko stotina GB podataka generira samo mrežna aktivnost. Ovdje mrežna aktivnost podrazumijeva internetsku aktivnost, blogove, tekstualne, video / audio datoteke, slike, e-poštu, aktivnost na društvenim mrežama i tako dalje. Veliki podaci mogu se nazvati podacima stvorenima iz svih tih aktivnosti. Podaci generirani na mreži uglavnom su u nestrukturiranom obliku. Veliki podaci uključivat će i podatke o transakcijama u bazi podataka, datoteke dnevnika sustava, zajedno s podacima generiranim iz pametnih uređaja kao što su senzori, IoT, RFID oznake i tako dalje, osim mrežnih aktivnosti.
Za velike podatke potrebni su specijalizirani sustavi i softverski alati za obradu svih nestrukturiranih podataka. Zapravo, prema nekim procjenama industrije, gotovo 85% podataka koji se generiraju na Internetu je nestrukturirano. Obično relacijske baze podataka imaju strukturirani format, a baza podataka je centralizirana. Stoga se RDBMS obrada može brzo izvršiti korištenjem jezika upita poput SQL-a. S druge strane, veliki podaci su vrlo veliki i distribuiraju se putem interneta, pa će za obradu velikih podataka trebati distribuirani sustavi i alati za vađenje informacija iz njih. Za velike podatke potrebni su specijalizirani alati kao što su Hadoop, Hive ili drugi, zajedno s hardverom i mrežama visokih performansi za njihovu obradu.
2. Koje su karakteristike velikih podataka?
Odgovor:
Veliki podaci imaju tri glavne karakteristike: volumen, raznolikost i brzina.
Karakteristika volumena odnosi se na veličinu podataka. Procjene pokazuju da se dnevno generira preko 3 milijuna GB podataka. Obrada ove količine podataka nije moguća u uobičajenom osobnom računalu ili u mreži klijent-poslužitelj u uredskom okruženju s ograničenom propusnom opsegom i mogućnostima pohrane. Međutim, oblačne usluge pružaju rješenja za upravljanje velikim količinama podataka i učinkovito ih obrađuju koristeći distribuirane računalne arhitekture.
Karakteristika sorte odnosi se na format velikih podataka - strukturiran ili nestrukturiran. Tradicionalni RDBMS uklapa se u strukturirani format. Primjer nestrukturiranog formata podataka je, format video datoteke, slikovne datoteke, obični tekstualni format, iz web dokumenta ili standardnih MS Word dokumenata, svi imaju jedinstvene formate i tako dalje. Također treba napomenuti da RDBMS nema kapacitet za obradu nestrukturiranih formata podataka. Nadalje, svi ti nestrukturirani podaci moraju se grupirati i objediniti što stvara potrebu za specijaliziranim alatima i sustavima. Pored toga, podaci se dodaju svakog dana ili svake minute i podaci neprestano rastu. Stoga su veliki podaci sinonim za raznolikost.
Karakteristika brzine odnosi se na brzinu kojom se podaci stvaraju i na efikasnost koja je potrebna za obradu svih podataka. Na primjer, Facebooku pristupa mjesečno preko 1, 6 milijardi korisnika. Isto tako, postoje i druge web lokacije društvenih mreža, YouTube, Google usluge itd. Takvi tokovi podataka moraju se u stvarnom vremenu obrađivati pomoću upita i moraju se pohraniti bez gubitka podataka. Stoga je značajka brzine važna u obradi velikih podataka.
Uz to, ostale karakteristike uključuju istinitost i vrijednost. Verodostojnost će odrediti pouzdanost i pouzdanost podataka, a vrijednost koju dobivaju organizacije iz velike obrade podataka.
Prijeđite na sljedeće pitanje o velikim podacima o intervjuu
3. Zašto su važni podaci važni za organizacije?
Odgovor:
Ovo je osnovno pitanje Big Data intervjua postavljeno u jednom intervjuu. Veliki podaci važni su jer organizacije obradom velikih podataka organizacije mogu dobiti uvidne informacije koje se odnose na:
• Smanjenje troškova
• Poboljšanja proizvoda ili usluga
• razumjeti ponašanje kupaca i tržišta
• Učinkovito donošenje odluka
• Da postanete konkurentniji
4. Navedite neke alate ili sustave koji se koriste u obradi velikih podataka?
Odgovor:
Velika obrada podataka i analiza mogu se izvesti pomoću,
• Hadoop
• košnica
• Svinja
• Mahout
• Pahulja
Dio 2 - Velika pitanja u vezi s intervjuima (napredno)
Pogledajmo sada napredna pitanja o velikim podacima o intervjuima.
5. Kako organizacije za podršku velikim podacima mogu podržati?
Odgovor:
Veliki podaci mogu potencijalno podržati organizacije na više načina. Informacije izvađene iz velikih podataka mogu se koristiti u,
• Bolja koordinacija s kupcima i dionicima te rješavanje problema
• Poboljšajte izvještavanje i analizu za poboljšanje proizvoda ili usluge
• Prilagodite proizvode i usluge odabranim tržištima
• Osigurajte bolju razmjenu informacija
• Podrška u odlukama uprave
• Identificirati nove mogućnosti, ideje o proizvodima i nova tržišta
• Prikupite podatke iz više izvora i arhivirajte ih za buduću upotrebu
• Održavajte baze podataka, sustave
• Odredite metrike uspješnosti
• Razumijevanje međuovisnosti poslovnih funkcija
• Ocijenite organizacijski učinak
6. Objasnite kako se veliki podaci mogu koristiti za povećanje poslovne vrijednosti?
Odgovor:
Iako razumijevaju potrebu za analizom velikih podataka, takva će analiza pomoći tvrtkama da utvrde svoju poziciju na tržištima, a tvrtkama će se omogućiti da se razlikuju od svojih konkurenata. Na primjer, iz rezultata analize velikih podataka, organizacije mogu razumjeti potrebu za prilagođenim proizvodima ili mogu razumjeti potencijalna tržišta prema povećanju prihoda i vrijednosti. Analiza velikih podataka uključivat će grupiranje podataka iz različitih izvora kako bi se razumjeli trendovi i informacije povezane s poslovanjem. Kada se analiza velikih podataka vrši planirano prikupljanjem podataka iz pravih izvora, organizacije mogu lako generirati poslovnu vrijednost i prihode za gotovo 5% do 20%. Neki primjeri takvih organizacija su Amazon, Linkedin, WalMart i mnogi drugi.
Prijeđite na sljedeće pitanje o velikim podacima o intervjuu
7. Što je implementacija rješenja za velike podatke?
Odgovor:
Rješenja za velike podatke prvo se implementiraju u manjem opsegu, temeljeno na konceptu prikladnom za posao. Na osnovu rezultata, koji je prototipsko rješenje, poslovno rješenje se dalje skalira. Ovo su najpopularnija pitanja o intervjuu za Big Data postavljena u intervjuu za Big Data Neke od najboljih praksi koje slijede u industriji uključuju:
• Da imaju jasne ciljeve projekta i da surađuju kad god je to potrebno
• Prikupljanje podataka iz pravih izvora
• Osigurajte da rezultati ne budu pogrešni jer to može dovesti do pogrešnih zaključaka
• Budite spremni na inovacije uzimajući u obzir hibridne pristupe u obradi uključivanjem podataka strukturiranog i nestrukturiranog tipa, uključuju i unutarnje i vanjske izvore podataka
• Shvatiti utjecaj velikih podataka na postojeće informacijske tokove u organizaciji
8. Koji su koraci uključeni u rješenja s velikim podacima?
Odgovor:
Rješenja za velike podatke prate tri standardna koraka u njegovoj implementaciji. Oni su:
Gutanje podataka: ovaj korak definira pristup za vađenje i konsolidaciju podataka iz više izvora. Na primjer, izvori podataka mogu biti feedovi društvenih mreža, CRM, RDBMS itd. Podaci izvađeni iz različitih izvora pohranjuju se u distribuiranom datotečnom sustavu Hadoop (HDFS).
Spremanje podataka: ovo je drugi korak, izvađeni podaci se pohranjuju. Ovo spremište može biti u HDFS ili HBase (NoSQL baza podataka).
Obrada podataka: ovo je posljednji korak. Spremljeni podaci moraju se obraditi. Obrada se vrši pomoću alata kao što su Spark, Svinja, MapReduce i drugi.
Preporučeni članak
Ovo je opsežan vodič za pitanja i odgovore u vezi s velikim podacima kako bi kandidat mogao lako razbiti ova pitanja u vezi s velikim podacima. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- MBA Intervju Pitanja koja morate znati !!!
- Nekoliko važnih savjeta za ekskluzivni razgovor o poslu (korisno)
- Pitanja o intervjuu s kreditnim analitičarom
- 10 izvrsnih MBA pitanja za intervju
- Važni savjeti za preživljavanje intervjua na ploči (korisno)
- Evo nekoliko ekskluzivnih trikova za intervju za posao (najnovije)